
Predictive Maintenance Lösungen
Indstandhaltung 4.0: Wir überwachen den Zustand Ihrer Maschinen, um Ausfallzeiten vorhersagen und vermeiden zu können!
Was wir tun
craftworks entwickelt maßgeschneiderte Lösungen zur vorausschauenden Instandhaltung. Unsere Predictive Maintenance Lösungen setzen auf Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen um Geräteausfälle und ungeplante Downtime zu vermeiden.
Dazu liefert unsere Software durch permanentes Condition Monitoring und die Analyse von Echtzeitdaten Einblicke, warum es überhaupt zu Ausfällen kommt und kann so zu einer effektiveren Instandhaltungsstrategie beitragen. Ungeplante Wartungen können so in Zukunft reduziert oder ganz verhindert werden.

SUCCESS STORY
Instandhaltung im Fernwärmenetz
Unser Kunde betreibt eines der größten Fernwärmenetze Europas, das sich aus Tausenden von Konverter-Stationen zusammensetzt. In diesen Anlagen wird Wasser herunter gekühlt, bevor es an die Kunden geliefert wird.
Herausforderung
Früher kam es täglich zu Maschinenausfällen und ungeplanten Störungen. Techniker mussten geplante Wartungsarbeiten ständig verschieben, um kurzfristig für die Reparatur defekter Maschinen verfügbar zu sein. Die Instandhaltung der Anlagen war so äußerst ineffizient.
Lösung
Basierend auf historischen Daten prognostiziert unser Algorithmus für maschinelles Lernen mögliche Ausfallzeiten sieben Tage im Voraus.
Darüber hinaus kann der Algorithmus durch Analyse der Datensätze und Ausfallzeiten bisher unbekannte Zusammenhänge finden. Das hilft zu verstehen was die ungeplanten Ausfallzeiten verursacht.
Ergebnis
Basierend auf diesen Erkenntnissen können effizientere Wartungspläne festgelegt werden, um diese Ausfallzeiten zu vermeiden. Das Wissen über die Ursachen kann zur Feinabstimmung der Einstellungen verwendet werden. Vorausschauende Instandhaltung beginnt als Empfehlungssystem und kann schrittweise auf die automatisierte Parametereinstellung übertragen werden.
Der Prozess
In einem ersten Schritt saßen die Teams des Energieversorgers und von craftworks zusammen, um zu definieren, welche Probleme angegangen werden müssen und welche Ziele erreicht werden sollen. In diesem Fall sollte die Ineffizienz der Wartungsarbeiten behoben werden.
Nachdem der Anwendungsfall definiert worden war, überprüften die Teams beider Unternehmen, ob genügend Daten in ausreichender Qualität vorhanden waren und bekamen erste Einblicke in Prozesse, Parameter und Werte. In bestimmten Fällen mussten zusätzliche Sensoren eines Hardwarepartners von craftworks ergänzt werden.
In einem nächsten Schritt ging es um die Erkennung von Mustern und dem Herstellen von Beziehungen in und zwischen Sensor-, Maschinen- und Prozessdaten. Anschließend entwickelte unser Team ein Modell für maschinelles Lernen und eine System Architektur.
Am Ende dieser ersten Phase steht ein einfacher Software-Prototyp, dessen Empfehlungen zur Wartung und Instandhaltung nun überprüft werden können, und der anschließend weiter verbessert werden kann.
Weitere Success Stories

Ressourceneffizienz mit vorausschauender Wartung
Vorhersage von Getriebeausfällen für kosteneffiziente Prozesse und geringere Emissionen

Vorhersage von Roboterausfällen bei der Punktschweißanwendung
Eine Lösung, die entsprechende Handlungsanweisungen vorschlägt, um die betrieblichen Ausfallzeiten um ca. 30% zu reduzieren.

Vorhersage von Unterbrechungen
Genaue Vorhersagen zwischen sieben Tagen und einem Monat im Voraus
Wie Sie mit uns zusammenarbeiten können
Beratung
Sie möchten wissen, wie Sie Künstliche Intelligenz in Ihrem Industrie-Unternehmen effektiv einsetzen können? Sie brauchen Hilfe dabei, Ihre Prozesse durch Big-Data-Nutzung und maschinellem Lernen effizienter zu gestalten? In unseren maßgeschneiderten Workshops helfen wir Ihnen, den richtigen Ansatz für Ihr Unternehmen zu finden.
Co-Entwicklung
Sie haben bereits ein funktionierendes Team, aber es fehlt Ihnen speziellem Know-How? Unser Team ist es gewohnt, eng mit unseren Kunden an neuen Lösungen zu arbeiten und Ihre Mitarbeiter durch Wissensaustausch zu unterstützen.
Rundumservice
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… und wie wir Sie unabhängig machen


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